Robot dal corpo morbido più efficienti con la nuova rete neurale di deep learning

I robot dal corpo morbido sono uno strumento estremamente importante nel più ampio campo della robotica, poiché i robot tradizionali e quelli dal corpo rigido non sono in grado di completare gli stessi tipi di compiti. I primi interagiscono con gli umani in modo più sicuro e possono fare cose come adattarsi a spazi ristretti. 

Una delle maggiori sfide legate ai robot morbidi è che devono sapere dove si trovano tutte le loro parti del corpo per completare le attività programmate, e questo diventa più difficile poiché i robot morbidi sono in grado di deformarsi in modi quasi infiniti.

Ora, i ricercatori del MIT hanno sviluppato un nuovo algoritmo di deep learning che aiuta gli ingegneri a progettare robot morbidi in modo da consentire loro di raccogliere più dati sull'ambiente circostante. L'algoritmo funziona suggerendo un posizionamento ottimizzato dei sensori all'interno del corpo del robot. Ciò gli consente di completare le attività assegnate mentre interagisce con l'ambiente.

Alexander Amini è co-autore principale della ricerca insieme ad Andrew Spielberg, entrambi dottorandi presso il MIT Computer Science e l'Artificial Intelligence Laboratory. La ricerca è stata pubblicata in ILettere di robotica e automazione EEE con altri coautori tra cui Lillian Chin, dottoranda, e Wojciech Matusik e Daniela Rus, professori dell'università.

"Il sistema non solo apprende un determinato compito, ma anche come progettare al meglio il robot per risolverlo", afferma Amini. “Il posizionamento del sensore è un problema molto difficile da risolvere. Quindi, avere la soluzione è estremamente entusiasmante.”

Robot rigidi e robot morbidi

Uno dei maggiori vantaggi dei robot rigidi è che hanno un raggio di movimento limitato e, sebbene questo sembri uno svantaggio, significa che il numero finito di articolazioni e arti porta a calcoli più gestibili.

Questi calcoli sono più facili da utilizzare quando si tratta di algoritmi che controllano la mappatura e la pianificazione del movimento. I robot morbidi non possono fare lo stesso perché sono flessibili.

"Il problema principale con i robot morbidi è che sono infinitamente dimensionali", afferma Spielberg. "Qualsiasi punto su un robot dal corpo molle può, in teoria, deformarsi in ogni modo possibile."

In passato, i ricercatori hanno utilizzato una telecamera esterna per tracciare la posizione del robot, che viene poi reimmessa nel programma di controllo del robot. Il nuovo team ha cercato un modo per creare un robot morbido svincolato da aiuti esterni.

"Non puoi mettere un numero infinito di sensori sul robot stesso", continua Spielberg. "Quindi, la domanda è: quanti sensori hai e dove li metti per ottenere il massimo dal tuo investimento?"

I ricercatori hanno sviluppato una nuova architettura di rete neurale in grado di ottimizzare i posizionamenti dei sensori e imparare a completare le attività in modo efficiente. Per prima cosa hanno diviso il corpo del robot in diverse regioni chiamate "particelle". 

La rete neurale ha utilizzato come input il tasso di deformazione di ciascuna particella e, attraverso tentativi ed errori, è riuscita ad apprendere la sequenza di movimenti più efficiente per un determinato compito. La rete tiene anche traccia di quali particelle vengono utilizzate più di altre, in modo da poter adattare gli input della rete.

Superare gli esseri umani nel posizionamento dei sensori

La rete suggerisce il posizionamento dei sensori sul robot ottimizzando le particelle più importanti. Nei test, l'algoritmo ha superato gli umani quando si trattava di individuare i punti più efficienti per posizionare i sensori.

L'algoritmo è stato quindi testato rispetto a una serie di previsioni di esperti.

"Il nostro modello ha superato di gran lunga gli umani per ogni compito, anche se ho guardato alcuni dei corpi dei robot e mi sono sentito molto sicuro di dove dovrebbero andare i sensori", afferma Amini. "Si scopre che ci sono molte più sottigliezze in questo problema di quanto inizialmente previsto."

Secondo Spielberg, il nuovo sviluppo potrebbe aiutare ad automatizzare il processo di progettazione del robot e aiutare a elaborare nuovi algoritmi per controllare i movimenti del robot. 

 "...dobbiamo anche pensare a come sensorizzeremo questi robot e a come ciò interagirà con gli altri componenti del sistema", afferma. "È un aspetto per cui è necessario un senso del tatto molto robusto e ben ottimizzato. Quindi, c'è il potenziale per un impatto immediato".

"L'automazione della progettazione di robot soft sensorizzati è un passo importante verso la creazione rapida di strumenti intelligenti che aiutino le persone con attività fisiche", afferma Rus. "I sensori sono un aspetto importante del processo, in quanto consentono al robot morbido di" vedere "e comprendere il mondo e la sua relazione con il mondo".